电子电器产品订单记录分析一（预处理）

矹矹正在学习中

已于 2022-09-17 10:44:57 修改

阅读量362

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： python pandas 数据分析

于 2022-09-16 13:55:56 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_46134891/article/details/126859663

本文分析了电商平台的电子产品订单数据，涉及数据来源、数据理解及预处理步骤。选取了前20万行数据，主要字段包括下单时间、订单编号、产品信息、用户ID等。预处理中进行了去重、空值处理（用null填充）、日期拆分以及异常值（如价格为0和错误日期）的删除。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一、数据背景

某平台内电子产品用户消费行为记录

二、数据来源

电商用户消费行为分析 - Heywhale.com

取前20w行进行分析

三、数据理解

event_time：下单时间

order_id：订单编号

product_id:产品编号

category_id :种类编号

category_code :种类

brand :品牌

price :价格

user_id :用户ID

age :年龄

sex :性别

local:省份

四、数据预处理

1、去重

import pandas as pd

# 数据导入
df_1 = pd.read_excel('E:\数据分析 项目练习\数据集\电子产品用户消费行为分析\分析数据.xlsx')

# 判断并统计重复数据
print('是否存在重复数据:',df_1.duplicated().any())
print('重复数据个数为:',df_1.duplicated().sum())

# 删除重复数据
# inplace=True时删除表格中重复的数据
df_1.drop_duplicates(inplace=True) 

# 去重后的数据保存为新表
df_2 = pd.ExcelWriter('E:\数据分析 项目练习\数据集\电子产品用户消费行为分析\去重数据.xlsx')   # 创建文件对象
df_1.to_excel(df_2)                            # 将处理后的data写入新建的excel中
df_2.save()